[发明专利]一种无人工晕影的图像增强方法

说明书

本发明提供了一种无人工晕影的图像增强方法，该方法具有以下几个原则：1.最大限度保留原始图像低频特征，尽量少的引入人造低频信息(人工晕影)；2.对局部细节尽量大的拉伸，以便起到突出目标和对比度拉伸的作用；3.局部对比度自适应调节，避免局部对比度拉伸太大导致的饱和或噪声放大。基于以上原则，发明本算法，可实现对原始图像的细节增强，同时避免人工晕影等问题，避免了用户在运用增强后的图像过程中产生误判。

技术领域

本发明涉及红外图像处理领域，尤其涉及一种无人工晕影的图像增强方法。

背景技术

数字图像处理领域一个常见的问题是图像增强，即将原图像经一定的映射关系处理后得到新的图像数据，使得图像在局部对比度和细节展现方面有提升，同时又要避免图像的局部饱和。图像增强技术在一些具有高动态范围输出的探测器应用领域需求更为迫切，如红外热图像，X光图像，数码相机图像等，这些图像一般每个通道的单像素值位宽≥10bit。一般情况下，图像中高值部分与低值部分相差很大，而图像细节往往差值很小，隐藏于高值或低值的连片区域内。简单的线性和直方图均衡(HE)难以满足要求，通常该领域使用限制对比度自适应直方图均衡算法(CLAHE)对图像进行增强。

但图像增强算法会带来人工晕影问题，即增强前图像中无此晕影的数据信息，增强后图中特定位置会出现一定强度和规律的晕影。该人工晕影对于通常的数码相机艺术摄影影响不大，但对于红外以及医疗领域影响很大，因为后者通常是低分辨率的黑白图像，人工晕影会导致用户对图像信息的误判。比如红外图像增强中的人工晕影会导致对气体或热量泄露的误判，医疗影响图像增强的人工晕影会带来对某些病灶的误判。

发明内容

为解决图像增强导致的人工晕影及其导致的误判问题，本发明提出一种基于CLAHE增强算法框架的改进版图像增强方法(下文简称ICLAHE,Improved CLAHE)。该方法具有以下几个原则：1.最大限度保留原始图像低频特征，尽量少的引入人造低频信息(人工晕影)；2.对局部细节尽量大的拉伸，以便起到突出目标和对比度拉伸的作用；3.局部对比度自适应调节，避免局部对比度拉伸太大导致的饱和或噪声放大。基于以上原则，可实现对原始图像的细节增强，同时避免人工晕影等问题，避免了用户在运用增强后的图像过程中产生误判。

本发明提供的一种无人工晕影的图像增强方法，具体包括以下步骤：

S101：图像预处理：将原始图像线性映射到10bit灰度空间范围内，得到图像pic1；

S102：图像编码：将图像pic1划分为不重叠且相邻的NumtilesY×NumtilesX个图像块，并对图像块进行id编码；其中NumtilesY表示图像块的总行数；NumtilesX表示图像块的总列数；

S103：统计每个图像块的直方图，得到直方图矩阵Hist1；

S104：根据直方图矩阵Hist1，求取每个图像块的增强调节系数cilp_all_th(id)；

S105：利用增强调节系数cilp_all_th(id)求取每个图像块直方图统计时的像素个数截断阈值ClipGray(id)；

S106：利用截断阈值ClipGray(id)求取每个图像块限制对比度直方图均衡映射函数HistF(id,gray)；

S107：遍历图像pic1的每个像素点，分别依次进行映射、线性插值、双线性插值，得到未经晕影补偿的原始增强后图像pic2；

S108：求取图像pic2水平方向影子梯度图S1x和竖直方向影子梯度图S1y；

S109：对影子梯度图S1x和S1y分别进行滤波处理，得到滤波后的S2x和S2y；

S110：将滤波后的水平和竖直方向梯度图S2x和S2y按照从左到右和从上到下求数值积分，并相加，得到人工晕影图像S3；